煤炭產(chǎn)業(yè)依賴對全要素生產(chǎn)率影響研究
——基于有條件“資源詛咒”假說

張 麗，蓋國鳳

(東北師范大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，吉林 長春 130117)

由于存在技術(shù)和生產(chǎn)率的差距，處于較低發(fā)展階段的國家具有后發(fā)優(yōu)勢，可以依托資本、土地、資源等投入促進經(jīng)濟增長。而處于較高發(fā)展階段的國家需要關(guān)注基于全要素生產(chǎn)率的經(jīng)濟增長。2015年底的中央經(jīng)濟工作會議提出，認識經(jīng)濟新常態(tài)，應(yīng)“以提高全要素生產(chǎn)率為核心”實現(xiàn)國家發(fā)展戰(zhàn)略的轉(zhuǎn)型。

能源是國民經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)和重要動力，煤炭是中國的主體能源。自然資源部發(fā)布的《中國礦產(chǎn)資源報告2018》顯示，截至2017年底，中國煤炭查明資源儲量為1.7萬億噸，占全球總量的13%，位居世界第三位，中國屬于煤炭資源較為豐富的地區(qū)。中國煤炭資源的分布格局為北富南貧，西多東少，中國的經(jīng)濟發(fā)展和煤炭城市呈現(xiàn)區(qū)域上的錯位分布，煤炭城市普遍陷入經(jīng)濟發(fā)展緩慢、環(huán)境污染等困境。資源的豐裕度并沒有對經(jīng)濟增長實現(xiàn)有效的支撐，這種資源豐裕度和經(jīng)濟增長的負向關(guān)系被稱為“資源詛咒”現(xiàn)象。在提升全要素增長率的發(fā)展戰(zhàn)略下，研究中國煤炭城市“資源詛咒”機制將有助于實現(xiàn)資源的可持續(xù)發(fā)展，從中尋找煤炭等資源型城市的轉(zhuǎn)型路徑。

一、研究基礎(chǔ)

古典經(jīng)濟學(xué)將資源視為一個國家或經(jīng)濟體經(jīng)濟和社會發(fā)展的關(guān)鍵物質(zhì)基礎(chǔ)。自然資源是一國的重要經(jīng)濟來源，通過對自然資源進行開發(fā)和利用可以實現(xiàn)資本的快速積累，豐富的自然資源為經(jīng)濟發(fā)展提供了必需的原料、能源和資本，從而促進了該地區(qū)的經(jīng)濟增長。然而，隨著現(xiàn)代經(jīng)濟發(fā)展模式的興起，到了20世紀中后期，自然資源豐裕的國家和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展速度放緩甚至出現(xiàn)負增長。Auty[1]在1993年首先提出“資源詛咒”的概念，他發(fā)現(xiàn)自然資源豐裕的國家沒有能夠有效地利用資源去促進經(jīng)濟增長，這些國家的經(jīng)濟增長率低于自然資源相對貧乏的國家，自然資源甚至限制了一些國家的經(jīng)濟增長。多位學(xué)者分別進行了大量的實證研究, 證明資源豐裕度與經(jīng)濟增長的負相關(guān)關(guān)系普遍存在[2]。國內(nèi)學(xué)者對“資源詛咒”現(xiàn)象的研究起步晚于國外，國內(nèi)學(xué)者將研究的重點集中于省際或城市層面,主要中國是否存在“資源詛咒”現(xiàn)象、“資源詛咒”效應(yīng)的傳導(dǎo)機制，以及資源型產(chǎn)業(yè)占主導(dǎo)的區(qū)域如何進行轉(zhuǎn)型。

資源豐裕度與經(jīng)濟發(fā)展之間存在線性關(guān)系已經(jīng)得到學(xué)術(shù)界的認可，但是資源對經(jīng)濟發(fā)展的負向關(guān)系仍然有爭議。Maloney[3]質(zhì)疑了“資源詛咒”現(xiàn)象的長期性，他認為在工業(yè)化過程中自然資源發(fā)揮了積極作用，僅通過20世紀后期的數(shù)據(jù)進行的實證分析而得出的結(jié)論不具備可信性。越來越多的學(xué)者們試圖建立同時包含資源祝福與詛咒現(xiàn)象的模型，他們認為自然資源對經(jīng)濟增長的抑制作用并不是必然的，“資源詛咒”現(xiàn)象的出現(xiàn)是有條件的。劉耀彬和黃夢圓[4]對煤炭資源開發(fā)與城市化發(fā)展的關(guān)系進行正負效應(yīng)檢驗，27個樣本城市中有16個城市為正效應(yīng)，11個城市出現(xiàn)負效應(yīng)，并認為資本投入、教育和制度等因素是“資源詛咒”的條件變量。姚毓春和范欣[5]對1991—2011年中國省際面板數(shù)據(jù)進行整體性和分階段實證研究，發(fā)現(xiàn)中國省級層面上存在有條件“資源詛咒”。Kurtz和Brooks[6]采用1979—2007年的跨國樣本驗證了有條件“資源詛咒”的假說，認為人力資本和經(jīng)濟開放程度是“資源詛咒”發(fā)生的條件變量。Tamat等[7]、劉耀彬等[8]使用門限回歸方法進行相關(guān)實證研究，他們分別以制度質(zhì)量、金融發(fā)展為門限條件變量，驗證了“資源詛咒”的條件。有條件“資源詛咒”的研究逐漸興起。

對“資源詛咒”現(xiàn)象的深入研究主要集中在“資源詛咒”現(xiàn)象的傳導(dǎo)機制。大量研究表明，“資源詛咒”傳導(dǎo)機制包括“荷蘭病”效應(yīng)、擠出效應(yīng)和制度弱化效應(yīng)。“荷蘭病”效應(yīng)是指初級的資源產(chǎn)業(yè)異常繁榮導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)勞動力和要素成本攀升，抑制其他產(chǎn)業(yè)特別是制造業(yè)發(fā)展的現(xiàn)象[9]。中國多數(shù)煤炭城市的經(jīng)濟發(fā)展高度依賴煤炭資源，煤炭資源的開發(fā)和利用是政府財政收入的主要來源，煤炭產(chǎn)業(yè)的過度發(fā)展導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡，中國煤炭城市已經(jīng)初顯“荷蘭病”效應(yīng)。但是，國家已經(jīng)針對能源地區(qū)出臺了去產(chǎn)能的相關(guān)政策，煤炭城市的勞動力結(jié)構(gòu)在逐漸改善。

擠出效應(yīng)表現(xiàn)為政府重點扶植資源產(chǎn)業(yè)，搶占了教育、科研和創(chuàng)新等方面的投入，擠出了其他要素的投入[10]。趙康杰和景普秋[11]認為物質(zhì)資本和人力資本被自然資源擠出導(dǎo)致對創(chuàng)新的抑制是中國資源型省份產(chǎn)生“資源詛咒”的原因。

資源產(chǎn)業(yè)的高利潤會引起政府腐敗、貧富不均、引發(fā)區(qū)域沖突，致使該地區(qū)的制度弱化效應(yīng)[12]。但是，在中國自然資源的所有權(quán)和開發(fā)權(quán)主要歸屬于政府，對于一個中央集權(quán)且長期處于和平狀態(tài)的國家，制度弱化效應(yīng)的解釋缺少合理性。

資源對經(jīng)濟發(fā)展“詛咒”的研究已擴展到更多的維度。針對資源產(chǎn)業(yè)依賴和全要素生產(chǎn)率(TFP)增長關(guān)系的研究出現(xiàn)在2005年。Ng[13]選取了1970—1990年近100個國家的數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)了資源產(chǎn)業(yè)依賴和TFP增長負相關(guān)的經(jīng)驗性事實。邵帥等[14]利用1998—2010年中國220個地級市的面板數(shù)據(jù)樣本，發(fā)現(xiàn)了資源產(chǎn)業(yè)依賴和TFP增長之間的倒U型關(guān)系。不同經(jīng)濟環(huán)境、不同區(qū)域以及不同時期，資源產(chǎn)業(yè)依賴與TFP增長之間可能會表現(xiàn)出不同的特征和演化趨勢。因此，研究“資源詛咒”發(fā)生的條件以及“資源詛咒”的傳導(dǎo)機制，試圖找到有效延緩甚至規(guī)避“資源詛咒”現(xiàn)象的途徑，促進城市經(jīng)濟的高效發(fā)展，對于自然資源總量豐裕的中國意義重大。

在建立模型進行實證分析之前，可以先對資源產(chǎn)業(yè)依賴與TFP增長的關(guān)系進行一些初步判斷，選取2003—2017年中國44個地級及以上煤炭城市采礦業(yè)從業(yè)人數(shù)占從業(yè)總?cè)藬?shù)比重作為度量煤炭產(chǎn)業(yè)依賴程度的代理變量，并以此為橫軸，以各城市的TFP增長率為縱軸，繪制出二者的散點擬合圖(見圖1所示)。從圖1可以看出，二者的關(guān)系呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，在曲線的拐點前后煤炭產(chǎn)業(yè)依賴對TFP增長的作用分別表現(xiàn)為正向和負向的關(guān)系。這也初步印證了根據(jù)文獻分析所得到的推斷，在數(shù)據(jù)層面證明中國煤炭型城市存在有條件“資源詛咒”現(xiàn)象。但是，僅通過散點圖不能夠證明二者之間倒U型關(guān)系的穩(wěn)定性，還需要在控制相關(guān)變量的條件下驗證二者之間的關(guān)系。依據(jù)事實數(shù)據(jù)和前期理論分析，提出本文的假設(shè)：煤炭產(chǎn)業(yè)依賴與TFP增長之間存在有條件“資源詛咒”現(xiàn)象，二者之間存在倒U型曲線關(guān)系。本文將以中國煤炭型城市為研究對象，在地級市層面對有條件“資源詛咒”效應(yīng)進行實證檢驗，通過分析煤炭型城市有條件“資源詛咒”效應(yīng)的傳導(dǎo)機制為城市轉(zhuǎn)型提供政策建議。

圖1 煤炭產(chǎn)業(yè)依賴與TFP增長率的散點擬合圖

二、模型設(shè)定及樣本數(shù)據(jù)來源

(一)模型設(shè)定

構(gòu)建模型對有條件“資源詛咒”假設(shè)進行實證檢驗的過程，也是依據(jù)TFP增長理論和有條件“資源詛咒”傳導(dǎo)機制的相關(guān)研究對有中介效應(yīng)的控制變量進行選取的過程。按照中介效應(yīng)的原理，資源開發(fā)過程中對行為Z產(chǎn)生了促進或抑制作用，而Z是TFP增長的關(guān)鍵變量，所以，資源開發(fā)通過中介變量Z影響了TFP增長[15]。根據(jù)前文提出的假說，本文以Sachs 和Warner[2]的回歸模型為基礎(chǔ)，借鑒邵帥等[14]建立的回歸模型，構(gòu)建出靜態(tài)面板數(shù)據(jù)回歸模型：

TGit=α0+α1RDit+α2RD2it+α3Zit+εit

(1)

其中，TG表示TFP增長率。RD表示煤炭產(chǎn)業(yè)依賴度，Z表示控制變量組成的向量集，α0、α1、α2和α3為待估參數(shù)，i和t代表各截面單位和年份，ε為隨機擾動項。

TFP增長率(TG)是利用DEA-Malmquist指數(shù)法對44個樣本城市2003—2017年的TFP增長率進行測算，并將其作為被解釋變量。DEA-Malmquist指數(shù)法將每一個城市作為一個決策單元，通過距離函數(shù)的比率來測算投入產(chǎn)出效率。在測算過程中，兩個投入變量為資本和勞動。其中，資本投入為全社會固定資產(chǎn)投資總額以永續(xù)存盤法得出的固定資本存量，勞動投入為年均全社會從業(yè)人數(shù)，結(jié)果以百分比為單位[16]。

煤炭產(chǎn)業(yè)依賴度(RD)常用的度量指標有采礦業(yè)就業(yè)比重、產(chǎn)值比重、投資比重等，但中國城市數(shù)據(jù)僅有采礦業(yè)的從業(yè)人數(shù)，因此，本文與其他研究中國城市“資源詛咒”的文獻一樣，利用采礦業(yè)從業(yè)人數(shù)占從業(yè)總?cè)藬?shù)比重來度量煤炭產(chǎn)業(yè)依賴度。由于采礦業(yè)從業(yè)人員比重數(shù)據(jù)波動較大，這里取采礦業(yè)從業(yè)人數(shù)比重的萬分比并取對數(shù)[8-14-17]。

“荷蘭病”和擠出效應(yīng)的分析認為，資源產(chǎn)業(yè)搶占其他產(chǎn)業(yè)，特別是制造業(yè)發(fā)展所必須的資源，并提高經(jīng)營成本，同時擠出了對TFP增長有決定性作用的中介變量Z，資源依賴通過這些傳導(dǎo)機制最終阻礙了TFP增長?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲性，本文篩選出有代表性和研究意義的四個控制變量:金融業(yè)發(fā)展、制造業(yè)發(fā)展、人力資本水平、技術(shù)創(chuàng)新投入。

金融業(yè)發(fā)展(FD)對“資源詛咒”的影響受到很多學(xué)者的關(guān)注，劉耀彬等[8]認為金融發(fā)展對經(jīng)濟增長存在門檻效應(yīng)，提高金融發(fā)展水平有助于消除 “資源詛咒”。本文借鑒劉耀彬等[8]的做法使用金融業(yè)從業(yè)人員數(shù)占總從業(yè)人員數(shù)比重來度量金融業(yè)發(fā)展水平[8-18]。

制造業(yè)發(fā)展(MD)主要考察中國煤炭城市的“荷蘭病”現(xiàn)象，作為“資源詛咒”效應(yīng)的一個重要傳導(dǎo)機制，對制造業(yè)的擠出效應(yīng)已經(jīng)被大量的理論和實證研究證明[19-20]。薛雅偉等[21]通過實證檢驗出制造業(yè)發(fā)展對于有條件“資源詛咒”倒U型關(guān)系中的正向關(guān)系部分存在遏抑作用。本文根據(jù)一般文獻的做法，利用制造業(yè)從業(yè)人數(shù)占總從業(yè)人數(shù)的比重對制造業(yè)的發(fā)展予以反映。

人力資本水平(HC)的擠出效應(yīng)也受到很多學(xué)者的關(guān)注[22-23]，人力資本通過提升創(chuàng)新能力、提高煤炭資源就地轉(zhuǎn)化能力，進而有效規(guī)避 “資源詛咒”[23]。本文同樣使用教育業(yè)從業(yè)人員數(shù)占總從業(yè)人數(shù)比重對其進行度量。

技術(shù)創(chuàng)新投入(TI)，特別是技術(shù)研發(fā)資金與人員的投入是促進區(qū)域創(chuàng)新和提升經(jīng)濟效率的必要條件[22]。采用科研、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)從業(yè)人員數(shù)占總從業(yè)人數(shù)比重反映技術(shù)創(chuàng)新投入水平。

將篩選出的控制變量加入模型(2)中，完整的回歸方程如下:

TGit=α0+α1RDit+α2RD2it+α3FDit+α4MDit+α5HCit+α6TIit+εit

(2)

(二)樣本數(shù)據(jù)來源

對于煤炭資源型城市的界定目前還沒有官方的權(quán)威定義。煤炭資源型城市是資源型城市中的一種重要類型，學(xué)者也從概念界定、劃分標準及分類等方面對煤炭型城市進行了大量的研究，基本形成的共識是煤炭型城市因煤炭資源而興起，對煤炭產(chǎn)業(yè)高度依賴，為保障煤炭的產(chǎn)銷活動而擴展出生產(chǎn)、生活、貿(mào)易、服務(wù)等職能。煤炭型城市具有行政區(qū)劃的概念，承擔(dān)城市的行政職能，同時煤炭產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和產(chǎn)業(yè)比重也要達到足夠的權(quán)重。

本文借鑒了2002年國家計劃委員會宏觀經(jīng)濟研究院課題組對于資源型城市的界定方法，將用定性和定量相結(jié)合的方法界定煤炭型城市的概念。

從定量的角度來看，煤炭工業(yè)生產(chǎn)總值應(yīng)超過2億元，且煤炭與選洗業(yè)生產(chǎn)總值與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值大于8%；煤炭與選洗業(yè)從業(yè)人員應(yīng)超過2萬且從業(yè)人員的年均比重不小于4%；原煤產(chǎn)量高于800萬噸/年。

從定性的角度來看，煤炭型城市應(yīng)該是因煤而生或者因煤而興的，是伴隨著煤炭開采和選洗業(yè)而形成或發(fā)展的城市類型；煤炭型城市具有獨特的“礦區(qū)結(jié)構(gòu)”。特別要強調(diào)的是，煤炭型城市應(yīng)該是一個動態(tài)變化的概念，對煤炭產(chǎn)業(yè)的依賴程度決定了城市的性質(zhì)，所以，煤炭型城市的界定既需要從空間結(jié)構(gòu)去判斷，也需要考慮歷史時間因素。

依據(jù)這一標準，本文對《全國資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃(2013—2020年)》(后簡稱為《規(guī)劃》)中確定的126個資源型地級市進行初步篩選，考慮到再生型和衰退型資源城市的特殊性，對其定量的標準予以適當(dāng)?shù)姆潘桑罱K確定煤炭型城市46座，去除數(shù)據(jù)統(tǒng)計嚴重缺失的黔西南布衣苗族自治州和海西蒙古族藏族自治州，最終選定44座城市作為本文的研究對象。樣本城市為朔州、呼倫貝爾、鄂爾多斯、六盤水、昭通、延安、榆林、邯鄲、大同、陽泉、長治、晉城、忻州、晉中、呂梁、臨汾、赤峰、雞西、宿州、淮南、濟寧、泰安、平頂山、鶴壁、三門峽、郴州、達州、曲靖、渭南、平?jīng)?、烏海、阜新、撫順、遼源、鶴崗、雙鴨山、七臺河、淮北、萍鄉(xiāng)、棗莊、焦作、銅川、唐山、徐州。其中，呼倫貝爾、鄂爾多斯、六盤水、榆林被《規(guī)劃》確定為煤炭后備基地。

本文選取數(shù)據(jù)較為完整的2003—2017年的面板數(shù)據(jù)集。本文的數(shù)據(jù)主要來源于EPS數(shù)據(jù)庫提供的《中國城市統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》，其中，少量缺失數(shù)據(jù)通過所在省份統(tǒng)計年鑒、城市統(tǒng)計公報或使用線性插值法補齊。

三、結(jié)果分析

“從一般到特殊”的建模原則可以降低遺漏變量誤差，本文先以包含全部控制變量的整體回歸模型作為研究對象，通過多種估計方法對所提假設(shè)進行穩(wěn)健性檢驗，當(dāng)確定煤炭產(chǎn)業(yè)依賴與TFP發(fā)展效率之間存在倒U型關(guān)系后，在基本模型的基礎(chǔ)上，分步依次添加控制變量進行參數(shù)估計，考察各控制變量對曲線關(guān)系的影響及其對拐點的沖擊。

(一)有條件“資源詛咒”的存在性分析

使用混合效應(yīng)、隨機效應(yīng)、固定效應(yīng)和時間個體雙固定效應(yīng)對包含全部控制變量的模型(2)進行估計。四種估計方法的結(jié)果都顯示煤炭產(chǎn)業(yè)依賴與TFP增長之間存在著穩(wěn)定的倒U型關(guān)系，煤炭產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對TFP效率增長存在一個拐點，當(dāng)煤炭產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比重小于拐點時，煤炭產(chǎn)業(yè)對城市TFP增長率產(chǎn)生促進作用(亦稱“資源祝?！?。當(dāng)超過拐點時，負面效應(yīng)就會顯現(xiàn)，煤炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展抑制城市TFP增長，使其進入“資源詛咒”狀態(tài)。分析發(fā)現(xiàn)Hausman 檢驗P值為0.0000，強烈拒絕隨機效應(yīng)模型的假設(shè)，應(yīng)采用固定效應(yīng)模型。為進一步驗證研究假設(shè)，用個體固定效應(yīng)模型和時間個體雙固定效應(yīng)模型進行回歸分析發(fā)現(xiàn)，時間個體雙固定效應(yīng)模型中，時間效應(yīng)的系數(shù)均為負，且除2004年、2005年外都在1%水平上顯著，所有年度虛擬變量的聯(lián)合顯著性檢驗P 值為0.0000，結(jié)果強烈拒絕無時間效應(yīng)的假設(shè)，模型中應(yīng)該包含時間效應(yīng)。

依據(jù)時間個體雙固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果顯示，RD的一次方項系數(shù)符號為正，數(shù)值為0.0573；平方項系數(shù)符號為負，數(shù)值為-0.0139，且都在1%水平上顯著。對于煤炭型城市而言，煤炭產(chǎn)業(yè)依賴度和TFP增長之間為顯著倒U型關(guān)系，拐點為1.5693(由于變量進行了對數(shù)處理，拐點實際應(yīng)為采礦業(yè)人員數(shù)占全部從業(yè)人員比重超過4.8032%)，說明TFP增長維度的有條件“資源詛咒”現(xiàn)象存在。采礦業(yè)人員數(shù)占全部從業(yè)人員比重低于4.8032%時，煤炭資源對城市全要素生產(chǎn)率的增長起到促進作用，表現(xiàn)為“資源祝?！?；但是當(dāng)煤炭產(chǎn)業(yè)依賴超過4.8032%時，“資源詛咒”的負向關(guān)系就表現(xiàn)出來了，進而抑制了TFP增長。

處在“資源祝?！睜顟B(tài)的城市主要有呼倫貝爾、徐州、宿州、赤峰、昭通、曲靖、達州、郴州、萍鄉(xiāng)、邯鄲等城市，其中以徐州為代表的再生型煤炭資源城市，建立了可持續(xù)發(fā)展的長效機制，基本擺脫資源依賴，為其他煤炭城市改變經(jīng)濟增長方式起到了示范作用，呼倫貝爾、昭通等成長型煤炭城市利用后發(fā)優(yōu)勢，這些城市的資源儲備比較豐富, 煤炭資源綜合利用尚未完全形成,有利于合理規(guī)劃產(chǎn)業(yè)布局，引導(dǎo)各要素的投入，從而規(guī)避“資源詛咒”現(xiàn)象。也有一部分成熟型煤炭城市，如邯鄲、赤峰、宿州、郴州、達州、曲靖等城市通過降低資源依賴度，合理利用煤炭資源，使資源優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟發(fā)展效率的增長。但是大部分成熟型和衰退型城市都陷入了“資源詛咒”狀態(tài)。其中，重要煤炭主產(chǎn)區(qū)如東北老工業(yè)基地和西部地區(qū)，以及山西等產(chǎn)煤大省因為區(qū)位的劣勢，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)單一，人才流失嚴重等原因?qū)е旅禾抠Y源抑制了TFP增長。

各控制變量系數(shù)皆為正且都通過檢驗，說明所選取的控制變量都對TFP增長有不同程度的正向貢獻。其中，技術(shù)創(chuàng)新投入的系數(shù)為1.9334，在所有控制變量中系數(shù)最高，這說明技術(shù)創(chuàng)新投入是影響TFP增長的關(guān)鍵因素。全要素生產(chǎn)率可以分解為技術(shù)進步變化和技術(shù)效率變化，TFP增長來源于技術(shù)進步和創(chuàng)新的發(fā)展, 這二者又都依賴于技術(shù)創(chuàng)新投入[24]。金融業(yè)發(fā)展的系數(shù)為1.3040，說明金融業(yè)的發(fā)展對煤炭城市TFP增長也有較大的貢獻。金融業(yè)的發(fā)展可以優(yōu)化資金配置，對煤炭型城市的經(jīng)濟發(fā)展起到調(diào)節(jié)和監(jiān)督作用，是政府調(diào)控地區(qū)宏觀經(jīng)濟的重要杠桿。金融業(yè)不僅自身能夠?qū)?jīng)濟發(fā)展效率做出貢獻，同時作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵要素投入，還可以促進其他產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。人力資本投入的系數(shù)為0.4091，相較于前兩個變量來說，對TFP增長的貢獻較弱。人力資本作為經(jīng)濟增長的核心資源，在技術(shù)落后地區(qū)的生產(chǎn)投入存在配置浪費現(xiàn)象，抑制了該地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的后發(fā)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化[25]。制造業(yè)發(fā)展的系數(shù)為僅0.1554，這表明在煤炭城市中制造業(yè)的經(jīng)濟發(fā)展效率不高。制造業(yè)是城市的工業(yè)體系核心，決定了區(qū)域生產(chǎn)力發(fā)展水平，但是由于資源產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)對于勞動力等投入資源的需求趨同，資源產(chǎn)業(yè)發(fā)展擠壓了制造業(yè)發(fā)展的空間，限制了制造業(yè)對煤炭城市TFP增長的貢獻。如表1所示。

表1 有條件“資源詛咒”存在性估計結(jié)果

注:*、**和***分別表示系數(shù)通過 10%、5%和 1%顯著性水平的檢驗，括號內(nèi)為穩(wěn)健標準誤。下同。

(二) 有條件“資源詛咒”效應(yīng)傳導(dǎo)機制分析

在明確了煤炭資源依賴對TFP增長有條件“資源詛咒”的基礎(chǔ)上，進一步研究所選取的控制變量對TFP增長的中介效應(yīng)是否有利于煤炭城市更好地利用資源和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。中介效應(yīng)檢驗用來分析自變量與因變量之間的影響機制，自變量對因變量具有一定的影響作用，同時自變量通過向量集Z也可以影響到因變量，Z在模型中起到了間接的中介傳導(dǎo)作用，Z是因變量與自變量之間的中介變量。常用的中介效應(yīng)檢驗方法是Baron和Kenny[26]提出的逐步回歸的遞歸方法。前文已經(jīng)對整體的模型進行了回歸分析，并證明了煤炭產(chǎn)業(yè)依賴度對TFP增長的直接影響。為考察中介變量在煤炭產(chǎn)業(yè)依賴度和TFP增長之間的中介傳導(dǎo)機制還需要分析控制變量向量集Z與煤炭產(chǎn)業(yè)依賴度(RD)之間的關(guān)系，檢驗Z對RD的中介效應(yīng)是否成立，通過將各個控制變量逐步納入模型中，進行分步回歸，以檢驗每一個中介變量的傳導(dǎo)機制。

為考察煤炭產(chǎn)業(yè)依賴度對四個控制變量的影響作用，以控制變量向量集Z為被解釋變量，以煤炭產(chǎn)業(yè)依賴度(RD)為解釋變量建立回歸方程，對模型(3)進行測度，回歸結(jié)果見表2所示。

Zit=β0+β1RDit+εit

(3)

表2 煤炭產(chǎn)業(yè)依賴的傳導(dǎo)機制模型回歸結(jié)果

由表 2可見，模型(3)中所有控制變量Z對于RD都有顯著的影響，模型(2)的回歸結(jié)果顯示這四個控制變量對TFP增長都是顯著正向關(guān)系。因此，可以認為金融業(yè)發(fā)展、制造業(yè)發(fā)展、人力資本水平、技術(shù)創(chuàng)新投入這四個控制變量都是煤炭產(chǎn)業(yè)依賴對TFP增長的中介變量，結(jié)果符合模型設(shè)定時的理論預(yù)期。在所有的中介變量中，只有人力資本投入與煤炭產(chǎn)業(yè)依賴在 1%顯著性水平下呈正相關(guān)，系數(shù)為0.0264，說明資源產(chǎn)業(yè)的高利潤為城市教育事業(yè)的投入提供了資金支持，提高了人力資本水平。其他的三個控制變量顯著呈負相關(guān)關(guān)系，其中煤炭產(chǎn)業(yè)依賴對于制造業(yè)發(fā)展的抑制作用最大，系數(shù)為-0.0451，說明煤炭資源的過度依賴嚴重阻礙了制造業(yè)的發(fā)展，同時煤炭資源開發(fā)對于金融業(yè)的發(fā)展也表現(xiàn)為負向影響，系數(shù)為-0.0055。當(dāng)城市過度依賴煤炭產(chǎn)業(yè)會破壞區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化，抑制了城市制造業(yè)和金融業(yè)的發(fā)展，使煤炭城市呈現(xiàn)出“荷蘭病”效應(yīng)。煤炭產(chǎn)業(yè)依賴對于技術(shù)創(chuàng)新投入也有一定的抑制作用，因為煤炭產(chǎn)業(yè)對新技術(shù)需求有限，在粗放型經(jīng)濟發(fā)展模式下，缺乏技術(shù)創(chuàng)新投入的動力，回歸結(jié)果也證明了資源產(chǎn)業(yè)依賴度對技術(shù)創(chuàng)新投入的抑制作用，但是這種抑制作用不是特別嚴重，系數(shù)僅為-0.0020。所以，資源依賴度與各中介變量對煤炭城市TFP增長的影響路徑并不相同, 具體的傳導(dǎo)作用如圖 2所示。

圖2 煤炭產(chǎn)業(yè)依賴的傳導(dǎo)機制圖

分析了各中介變量的傳導(dǎo)機制后，還應(yīng)進一步探究各中介變量對于“資源詛咒”現(xiàn)象的影響作用，以便找到“資源詛咒”現(xiàn)象產(chǎn)生的條件變量。利用雙固定模型分步依次在模型(1)中添加檢驗出來的四個中介變量，通過分析各中介變量對曲線拐點的沖擊，來判定其對“資源詛咒”效應(yīng)的影響效力。分五個步驟逐次進行回歸分析。由表3可見，模型中回歸系數(shù)基本都在5%水平上通過了顯著性檢驗，隨著控制變量的加入，各系數(shù)估計結(jié)果波動不大，估計結(jié)果穩(wěn)健。

表3 時間個體雙固定模型分步估計結(jié)果

不添加任何控制變量的基礎(chǔ)模型回歸結(jié)果顯示，資源產(chǎn)業(yè)依賴的一次項在5%的顯著水平下為正，系數(shù)為0.0762，平方項在1%的顯著水平下為負，系數(shù)為-0.0262，拐點值是1.4503。接下來在模型中分步引入金融業(yè)、制造業(yè)發(fā)展和對TFP增長有關(guān)鍵影響作用的人力資本水平和技術(shù)創(chuàng)新投入的中介變量后，基本的曲線關(guān)系沒有變化，本文的假設(shè)仍然成立，但是具體系數(shù)和曲線拐點有不同程度的變化。

模型中加入金融業(yè)發(fā)展(FD)這一中介變量后，回歸結(jié)果顯示FD的系數(shù)為1.3747，可見金融業(yè)發(fā)展對TFP增長的影響較大，而圖2顯示，金融業(yè)發(fā)展在煤炭產(chǎn)業(yè)依賴對TFP增長的影響中起到了抑制性的中介傳導(dǎo)作用。但是金融業(yè)的發(fā)展對詛咒拐點的沖擊不大，拐點略微增加為1.4567。說明金融業(yè)的發(fā)展可以促進煤炭城市TFP增長[27]，對于“資源詛咒”的規(guī)避作用不明顯。

制造業(yè)發(fā)展(MD)引入模型后，雖然回歸結(jié)果顯示MD的系數(shù)僅為0.1355，意味著制造業(yè)發(fā)展對TFP增長的貢獻并不是很大，但是表2也顯示煤炭產(chǎn)業(yè)依賴對制造業(yè)發(fā)展的抑制作用最為嚴重。進一步分析發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)的發(fā)展對拐點的沖擊是最大的，將拐點從1.4567大幅提升到了1.6129。這說明中國煤炭型城市存在嚴重的“荷蘭病”現(xiàn)象[28]，同時制造業(yè)發(fā)展對于“資源詛咒”的抑制作用又是最大的，因此可以認為制造業(yè)的發(fā)展是“資源詛咒”現(xiàn)象的條件變量。

人力資本水平(HC)變量回歸系數(shù)為0.4484，符合相關(guān)理論預(yù)期，圖2也顯示人力資本水平在煤炭產(chǎn)業(yè)依賴對TFP增長的影響中起到了正向的中介傳導(dǎo)作用。但是隨著人力資本的加入，曲線拐點從1.6129大幅下降為1.4913，這說明煤炭城市已經(jīng)有意識地增加教育的投入，而且也在一定范圍內(nèi)促進了TFP增長，但卻加劇了“資源詛咒”現(xiàn)象。因為煤炭型城市社會資本缺失，導(dǎo)致人才大量流失，對煤炭產(chǎn)業(yè)的過度依賴，破壞了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致其他產(chǎn)業(yè)人才流失嚴重，造成人才浪費和人才短缺并存的局面，這種人力資本的結(jié)構(gòu)不合理造成了煤炭城市粗放型經(jīng)濟增長模式的鎖定，制約了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型[29]，加劇了“資源詛咒”現(xiàn)象。

技術(shù)創(chuàng)新投入(TI)變量回歸系數(shù)為1.9334，說明技術(shù)創(chuàng)新投入對城市的TFP增長的促進作用較大。圖2反應(yīng)了煤炭產(chǎn)業(yè)依賴也顯著地抑制了技術(shù)創(chuàng)新投入[30]，技術(shù)創(chuàng)新投入在煤炭產(chǎn)業(yè)依賴抑制TFP增長中起到了負向的中介傳導(dǎo)作用。隨著技術(shù)創(chuàng)新投入變量的加入，曲線的拐點從1.4913提升到了1.5693，這說明技術(shù)創(chuàng)新投入對TFP增長的貢獻和對“資源詛咒”的規(guī)避作用都是很巨大的，技術(shù)創(chuàng)新投入也是“資源詛咒”現(xiàn)象的條件變量。

四、結(jié) 語

本文驗證了所提出的假說：煤炭產(chǎn)業(yè)依賴與TFP增長之間存在有條件“資源詛咒”現(xiàn)象，存在“促進—抑制”型非線性曲線關(guān)系，即二者之間存在倒U型關(guān)系，分析了各控制變量的傳導(dǎo)機制。中國煤炭城市存在有條件的“資源詛咒”現(xiàn)象，其拐點為采礦業(yè)人員數(shù)占全部從業(yè)人員比重的4.80%，即大部分煤炭城市都處在抑制型關(guān)系階段。

中國煤炭城市存在“荷蘭病”效應(yīng)，制造業(yè)的發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新投入有利于緩解 “資源詛咒”現(xiàn)狀，是“資源詛咒”出現(xiàn)的條件變量。煤炭產(chǎn)業(yè)依賴對技術(shù)創(chuàng)新投入和金融業(yè)有擠出效應(yīng)，享受資源紅利的人力資本投入雖然也一定程度上促進了TFP增長，但是由于人力資本結(jié)構(gòu)性流失加深了“資源詛咒”程度。

為緩解“資源詛咒”現(xiàn)象，提升詛咒拐點，有必要針對各控制變量不同的傳導(dǎo)機理因地制宜地引導(dǎo)要素投入。推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的多元化， 緩解“荷蘭病”。煤炭產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)型經(jīng)濟區(qū)域在依托煤炭資源發(fā)展經(jīng)濟的過程中，要將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多元化作為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的重點，加大對制造業(yè)和金融等產(chǎn)業(yè)的扶持力度，以資源為產(chǎn)業(yè)紐帶推進產(chǎn)業(yè)鏈的縱深發(fā)展，培育產(chǎn)業(yè)多元化環(huán)境。平衡政府的產(chǎn)業(yè)扶植政策，培育非資源型產(chǎn)業(yè)特別是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，降低煤炭產(chǎn)業(yè)對其他產(chǎn)業(yè)的擠出現(xiàn)象。

加大對技術(shù)創(chuàng)新的投入。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵，技術(shù)創(chuàng)新正是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要內(nèi)驅(qū)力。政府應(yīng)發(fā)揮對技術(shù)創(chuàng)新投入的導(dǎo)向作用，通過制定和落實激勵創(chuàng)新的相關(guān)政策，強化企業(yè)的創(chuàng)新主導(dǎo)作用，引導(dǎo)資源向創(chuàng)新型企業(yè)聚集，激勵企業(yè)將資源紅利向技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域傾斜，增加技術(shù)創(chuàng)新投入，提升創(chuàng)新能力。同時，還要結(jié)合重點轉(zhuǎn)型產(chǎn)業(yè)的技術(shù)需求，鼓勵技術(shù)創(chuàng)新資源共享，多渠道建設(shè)技術(shù)創(chuàng)新公共服務(wù)平臺，以提高技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)出效率。

調(diào)整人力資本結(jié)構(gòu)，增強吸引力，抑制人力資本流失。煤炭型城市人口的凈流出加劇了人力資本外流，而人力資本流失會抑制區(qū)域內(nèi)人力資本積累的動力。調(diào)整人力資本結(jié)構(gòu)是打破煤炭城市粗放型經(jīng)濟增長模式鎖定的關(guān)鍵，為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型提供動力，有助于緩解“資源詛咒”現(xiàn)象。所以，在繼續(xù)保持對人力資本投入的同時，應(yīng)將重點由人力資本積累轉(zhuǎn)向人力資本結(jié)構(gòu)調(diào)整，抑制人才流失。